Segment Anything Come Usare
Segment Anything è un modello di intelligenza artificiale programmabile sviluppato da Meta AI che può segmentare qualsiasi oggetto in qualsiasi immagine con capacità di generalizzazione zero-shot.
Visualizza AltroCome usare Segment Anything
Installa Segment Anything: Clona il repository GitHub e installa il pacchetto usando pip: git clone [email protected]:facebookresearch/segment-anything.git; cd segment-anything; pip install -e .
Scarica il checkpoint del modello: Scarica un checkpoint del modello pre-addestrato dal repository GitHub di Segment Anything.
Importa i moduli richiesti: Importa i moduli necessari: from segment_anything import sam_model_registry, SamAutomaticMaskGenerator, SamPredictor
Carica il modello: Carica il modello SAM usando il checkpoint: sam = sam_model_registry['<model_type>'](checkpoint='<path/to/checkpoint>')
Prepara l'immagine di input: Carica e preelabora la tua immagine di input: image = cv2.imread('<image_path>'); image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
Genera maschere: Usa SamAutomaticMaskGenerator per generare maschere: mask_generator = SamAutomaticMaskGenerator(sam); masks = mask_generator.generate(image)
Fornisci prompt (opzionale): Per una segmentazione più precisa, fornisci prompt come punti o caselle per guidare il modello: predictor = SamPredictor(sam); predictor.set_image(image); masks, _, _ = predictor.predict(<input_point>, <input_label>)
Visualizza i risultati: Usa matplotlib o altri strumenti di visualizzazione per mostrare le maschere generate sull'immagine originale
FAQ di Segment Anything
Il Segment Anything Model (SAM) è un modello di intelligenza artificiale sviluppato da Meta AI per la segmentazione delle immagini. Può segmentare qualsiasi oggetto in un'immagine basandosi su vari input come punti o scatole, senza richiedere ulteriori addestramenti. SAM è progettato per la generalizzazione zero-shot a nuovi oggetti e immagini.
Tendenze del traffico mensile di Segment Anything
Segment Anything ha registrato un calo del 10,1% nel traffico, con 115.522 visite nell'ultimo mese. Sebbene il prodotto abbia recentemente rilasciato Segment Anything Model 2 (SAM 2), che estende le capacità di segmentazione delle immagini ai video, questo aggiornamento non sembra aver generato una crescita significativa del traffico. Il calo potrebbe essere dovuto al mercato già saturo di strumenti simili o al fatto che le nuove funzionalità non abbiano trovato riscontro nella base utenti.
Visualizza storico del traffico
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